Demikian pula dengan hasil uji normalitas dengan menggunakan grafik plot. Pada grafik normal plot, terlihat titik-titik menyebar disekitar garis
diagonal serta penyebarannya agak mendekati dengan garis diagonal sehingga dapat
disimpulkan bahwa data dalam model regresi terdistribusi secara normal.
b. Uji Autokorelasi
Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antar kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan
pada periode t-1. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang tahun yang berkaitan satu dengan yang lainnya. Hal ini sering
ditemukan pada time series. Cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi masalah autokorelasi adalah dengan menggunakan nilai uji Durbin Watson.
Hasil pengujian autokorelasi terhadap variabel dependen Manajemen Laba akan disajikan pada tabel 4.3 berikut ini:
Tabel 4.5
Hasil Uji
Autokorelasi Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate Durbin-
Watson 1
.560
a
.313 .234
1.07410 2.254
a. Predictors: Constant, Komite Audit, Kepemilikan manajerial, Proporsi Dewan Komisaris
b. Dependent Variable: manajemen laba
Berdasarkan tabel 4.3, dapat dilihat bahwa nilai DW sebesar 2,254. Nilai ini akan dibandingkan dengan nilai tabel dengan menggunakan nilai signifikansi 5,
Universitas Sumatera Utara
jumlah sampel sebanyak 30 n = 30 dan jumlah variabel independen sebanyak 3 k = 3, maka dari tabel statistik Durbin-Watson didapatkan nilai batas bawah DL
sebesar 1,006 dan nilai batas atas DU sebesar 1,421. oleh karena itu, nilai DW berada di antara DL dan DU 1,006
≤ 2,254 ≤ 1,421, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi positif.
c. Uji Multikolinearitas
Dalam penelitian ini, untuk mendeteksi ada tidaknya gejala multikolonieritas adalah dengan melihat besaran korelasi antar variabel
independen dan besarnya tingkat kolonieritas yang masih dapat ditolerir, yaitu: Tolerance 0.10 dan Variance Inflation Factor VIF 10. Berikut
disajikan tabel hasil pengujian:
Tabel 4.6 Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Collinearity Statistics
Std. Error Tolerance
VIF 1
Constant 1.376
LN_kepemilikan manajerial .099
.906 1.104
LN_proporsi dewan komisaris .796
.987 1.013
LN_komite audit 1.140
.912 1.096
a. Dependent Variable: LNmanj.laba
Hasil perhitungan nilai tolerance menunjukkan variabel independen memiliki nilai tolerance 0,10 yaitu 0, 988 untuk variabel kpemilikan manjerial, 0,987
untuk variabel proporsi dewan komisaris, dan 0,996 untuk variabel komite audit
Universitas Sumatera Utara
yang berarti tidak terjadi korelasi antar variabel indepeden. Hasil perhitungan VIF juga menunjukkan hal yang sama dimana variabel independen memiliki nilai VIF
kurang dari 10 yaitu 1,013 untuk variabel kepemilikan manajerial, 1,014 untuk variabel proporsi dewan komisaris, dan 1,004 untuk variabel komite audit.
Berdasarkan tabel tersebut dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel independen model ini.
Tabel 4.7 Koefisien Korelasi
Coefficient Correlations
a
Model LN_komite
audit LN_proporsi
dewan komisaris
LN_kepemilikan manajerial
1 Correlations LN_komite audit
1.000 .037
.289 LN_proporsi dewan komisaris
.037 1.000
-.091 LN_kepemilikan manejerial
.289 -.091
1.000 Covariances
LN_komite audit 1.300
.034 .032
LN_proprsi dewan komisaris .034
.634 -.007
LN_kepemilikan manajerial .032
-.007 .010
a. Dependent Variable: LNmanj.laba
Hasil besaran korelasi antar variabel memperlihatkan bahwa antara variabel independen yang diuji variabel kepemilikan manajerial mempunyai
korelasi paling tinggi yaitu sebesar 0,289 atau 28,9. Hal ini tidak menunjukkan gejala korelasi karena masih di bawah 0,95 sehingga dapat disimpulkan bahwa
tidak ada gejala multikolinearitas antar variabel independen dalam penelitian.
Universitas Sumatera Utara
d. Uji Heterokedastisitas
